数仓建设中最常用模型--Kimball维度建模详解
1、核心理念 以分析为核心：维度建模追求简单性、易理解性和卓越的查询性能，旨在满足数据分析的需求。模型构成 事实表：数据仓库的核心，度量值保持一致的粒度，可以是数值类型或包含类事实。类型包括事务事实表、周期快照、累积快照、无事实表、聚集事实表和合并事实表。
2、星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，是最简单最常用的一种。 雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护，一般不推荐使用。 星座模型：基于多张事实表，而且共享维度信息，即事实表之间可以共享某些维度表。
3、Kimball维度建模详解：核心概念 维度建模：数据仓库领域中的一个核心概念，旨在构建数据模型以支持决策分析，提供快速查询性能并简化数据展现。核心组件 事实表：用于记录度量数据，如销售金额、订单数量等。维度表：提供描述性信息，如产品、客户、时间等，是数据仓库的“灵魂”。
急求:住宅市场的四象限模型的原理及应用!
四象限模型的原理 两个市场的划分：四象限模型将房地产市场分为资产市场和使用市场。资产市场关注房地产的投资行为，而使用市场关注房地产的居住需求。 四象限的建立：基于两个市场的划分，四象限模型将房地产市场分为四个象限。第一象限和第四象限属于使用市场，第二象限和第三象限属于资产市场。
这个模型的作用机理是整个房地产资产市场体系由四个市场所组成（存量市场、空间市场、资产市场、开发建造市场）。
四象限模型是分析房地产市场的一种工具，通过定性分析与定量研究相结合，研究房地产市场的变化。本质上，四象限模型是比较静态模型。四象限模型建立在两个市场划分的基础上，这两个市场分别是房地产资产市场和房地产使用市场。
p2p网站如何建设p2p网络搭建
建设P2P网站及网络搭建的关键步骤如下：明确业务模型：确定服务类型：根据业务需求，确定P2P网站将提供的服务，如文件分享、流媒体、分布式计算等。技术选择依据：服务类型将直接影响后续的技术选择和网络架构设计。技术需求梳理与网络架构设计：节点发现与资源定位：利用分布式哈希表等技术实现节点之间的有效发现和资源定位。
建设P2P网站及网络搭建的首要任务是明确业务模型、技术需求和法律合规性，然后设计网络架构、开发平台、实施安全措施，并进行全面的测试和优化。
第一，明确网站目标定位；第二，注册域名；（注册域名要记住三点：1。简单又好记。2突出网站的类别。3域名类别的选择）第三，服务器的选择；四。网站制作；（这里，稍微注意一下这几个方面：1。源代码的选取，PS：最好用Java语言。毕竟网站更注重安全性能。网站安装。网站结构设计。关键词的选择。
市场分析：在p2p网站建设前，市场分析是比较重要的，相关行业的市场、市场主要竞争者分析、自身条件分析等等，通过分析市场，对自身有更好的定位，并相应的提升自己的能力。建站目的：在分析完市场后，确定建站目的，并且要确定好p2p网站功能。网站技术确定：根据确定好的p2p网站功能确定网站技术解决方案。
第一步：明确自己的目标，搜集相关资料。建设p2p网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：p2p借贷平台建设，p2p网络借贷系统平台的用户需求，借贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：规划网站：p2p借贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。
房地产定价模型
成本导向定价模型 成本导向定价是以开发商的房产开发成本为核心的一种定价方法。具体来说，它将开发过程中的成本加上预期利润来确定售价。其中成本包括土地成本、建设成本、运营成本等。这种模型的优势在于简单直观，能够确保开发商的利润率。
房地产定价模型主要有以下几种：成本导向定价模型：定义：以开发商的房产开发成本为核心的一种定价方法。特点：将开发过程中的成本加上预期利润来确定售价。优势：简单直观，能够确保开发商的利润率。不足：忽略了市场供求关系及竞争状况，需要对市场有深入的了解和判断。
HEDONIC模型法是一种用于分析房地产价值的经济学工具，也被称为价格法或效用估价法。以下是对HEDONIC模型法的详细解释：核心假设：HEDONIC模型法假设房地产的价值并非由单一因素决定，而是由其众多独特的属性共同构成的。这些属性会对人们的生活质量和满意度产生影响，从而影响房地产的价格。
特征价格法（Hedonic Price Method） 特征价格法，又称Hedonic模型法和效用估价法，认为房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。由于各特征的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异。
布莱克-斯科尔斯公式的应用使得衍生品市场价格一致，成为“虚拟商品”，易于交易，银行和对冲基金可将其与股票、房地产和债券等资产一起管理。这一模型为投资者提供了资本预算工具，成为其投资策略的重要组成部分。总结而言，布莱克-斯科尔斯期权定价模型通过假设和统计分析，为理解期权价格提供了理论基础。
估价报告和价值分析报告各有优势和特点，从权威性角度估价报告远胜价值分析报告，在房地产租赁、抵押、担保方面必须用评估事务所盖章的报告。而在对房地产价值和风险分析上，很多价值分析报告由于大数据优势和更全面的计量模型似乎又略胜一筹。
DeepFM模型总结
1、DeepFM模型包含FM部分和深度网络部分，两者在embedding层特征共享。模型架构如图1所示：模型的最下层是原始的特征输入，一般高维且稀疏。其上一层为embedding层，FM部分的输入包含原始的特征输入和对应的由原始特征到embedding层参数矩阵的行向量的内积作为权重的二阶交互特征两部分。
2、DeepFM模型总结：DeepFM模型是华为在2017年提出的一种创新的CTR预测模型，其主要特点和优势如下：自动捕捉特征交互：DeepFM专注于特征工程的模型化，旨在自动捕捉低阶和高阶特征之间的交互，解决了传统模型在特征工程中手动设计组合特征的耗时和可能遗漏潜在交互的问题。
3、总结：DeepFM模型通过结合FM组件和Deep组件，实现了全面的特征学习，成功解决了CTR预估中的组合特征提取难题，为广告CTR预估和推荐系统提供了更高效、准确的解决方案。
4、定义：DeepFM模型是一种结合了深度学习和因子分解机技术的推荐系统工具，旨在提升点击率预测的准确性和整体推荐性能。核心优势：通过FM部分捕捉特征的低阶交互信息，同时利用DNN部分学习高阶特征表达，实现更全面的特征理解和预测能力。模型结构 FM部分：功能：负责处理一阶和二阶特征的交叉信息。
5、模型训练与评估：在搭建好模型后，需要进行模型训练和评估，以验证模型的有效性和性能。总结：DeepFM 是一种结合了 Deep 学习和 FM 优势的推荐算法模型，具有结构简单、复杂度低、处理稀疏特征能力强等优点。在代码实践方面，搭建 DeepFM 模型相对简单，但需要注意特征处理、模型构建和训练评估等关键步骤。
6、DeepFM模型结构 DeepFM整体模型结构如下图所示：从上图可以发现，整个模型包括两个部分：左侧的FM部分和右侧的Deep部分，其中两部分是共享输入和Embedding的，这样有效提高了模型训练的效率。
